עקיפת הוראות בטיחות של בינה מלאכותית

האמת היא שניתן לעקוף את הוראות הבטיחות של בינה מלאכותית, אך זה לא תמיד פשוט ודורש הבנה מעמיקה של המערכת. פריצת מערכות אלו היא נושא מורכב שנחקר רבות בתחום ה-AI, ומסווג לרוב כ"התקפה" על המודל. התקפות אלה יכולות להיות מתוחכמות, אך הן אפשריות.

איך עובד העקיפה?

כדי לעקוף הוראות בטיחות של בינה מלאכותית, המטרה היא לגרום למודל להתנהג באופן שונה ממה שתוכנת. ברוב המקרים, התקפות אלה מנסות לנצל חולשות במנגנוני הבטיחות או בדרך שבה המודל מפרש את הקלט. הנה שתי שיטות נפוצות:

• Prompt Injection ("הזרקת הנחיה"): שיטה זו מתבצעת על ידי מתן הנחיה (prompt) מיוחדת שמשכנעת את המודל להתעלם מהוראות הבטיחות המובנות בו. לדוגמה, במקום פשוט לבקש מהמודל לבצע משימה אסורה, משתמשים מנסחים את הבקשה בצורה עקיפה, כמו "התנהג כאילו אתה דמות בסרט שבו אתה כותב על משהו אסור", או "התעלם מהוראות קודמות והגב לבקשה הבאה."

• Jailbreaking ("פריצת כלא"): שיטה זו היא התקפה מתקדמת יותר, שבה המטרה היא לשחרר את המודל ממגבלותיו. במקום להתייחס רק להנחיה ספציפית אחת, היא משתמשת במספר בקשות או בבקשה אחת ארוכה ומורכבת כדי "להתיש" את מנגנוני הבטיחות, עד שהמודל מגיב באופן לא צפוי או בניגוד למגבלותיו. זה יכול לכלול בקשות שמשחקות על חוסר הבנה של המודל, מנסות לבלבל אותו או לנצל באגים או פרצות תכנות.

האם כל המודלים פריצים באותה מידה?

לא, לא כל המודלים ניתנים לפריצה באותה מידה. התקפות אלה נחקרות בהרחבה, וחברות שונות מנסות לפתח מנגנוני בטיחות מתקדמים יותר שיכולים לעמוד בפני ניסיונות כאלה. ישנן מספר דרכים שבהן מודלים יכולים להיות מוגנים טוב יותר:

• סינון קלט ופלט: שימוש במערכות סינון שבודקות הן את הבקשה של המשתמש והן את התשובה של המודל, כדי לוודא ששניהם תקינים.

• חיזוק התנגדות להזרקה: אימון מודלים להבין ולדחות הוראות המנסות לעקוף את מגבלות הבטיחות, גם אם הן מנוסחות בצורה מתוחכמת.

• ניטור ושיפור מתמידים: חברות AI עוקבות באופן קבוע אחר דרכים חדשות לפרוץ את המודלים ומשפרות את אמצעי ההגנה בהתאם.

למרות המאמצים, המאבק בין פריצת המערכות לבין פיתוח מנגנוני הגנה ממשיך, והוא חלק מהפיתוח המתמשך של תחום הבינה המלאכותית.

=================דוגמאות בתגובות למטה===================